㈠ sparksql jdbc 求助
將hive-site.xml拷貝到Spark目錄下conf文件夾
local模式
spark-sql --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
或者
需要在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中的SPARK_CLASSPATH添加jdbc驅動的jar包
export export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
連接到集群：
spark-sql --master spark://10.8.2.100:7077 --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
開啟thriftserver，指定伺服器為Hadoop-master
內網連接：
sbin/start-thriftserver.sh --master spark://10.9.2.100:7077 --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
外網連接：
sbin/start-thriftserver.sh --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 --hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=hadoop-master --master spark://10.9.2.100:7077 --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
停止thriftserver
㈡ tableau連接spark sql 報錯，怎麼處理
這個分好幾種情況,最常見的是你的數據量太多(小數據正常) 或是需要執行大存儲過程(簡單的存儲過程也正常)時候出現,你需要去官網下在安裝對應資料庫的驅動程序.
㈢ Ku：Spark SQL操作Ku
摘要： Spark SQL ， Ku
參考 https://github.com/xieenze/SparkOnKu/blob/master/src/main/scala/com/spark/test/KuCRUD.scala
引入 spark-core_2.11 ， spark-sql_2.11 ， ku-spark2_2.11 ， hadoop-client 依賴包
指定 ku.master" ， ku.table ，如果讀取超時加入 ku.operation.timeout.ms 參數
或者
寫入數據可以使用dataframe的 write 方法，也可以使用 kuContext 的 updateRows ， insertRows ， upsertRows ， insertIgnoreRows 方法
直接調用dataframe的write方法指定 ku.master ， ku.table ，只支持 append 模式，對已有key的數據自動更新
調用kuContext的 upsertRows 方法，效果和dataframe調用write append模式一樣
調用kuContext insertRows ， insertIgnoreRows 方法，如果插入的數據key已存在insertRows直接報錯，insertIgnoreRows忽略已存在的key，只插入不存在的key
調用kuContext updateRows 方法，對已經存在的key數據做更新，如果key不存在直接報錯
使用已有dataframe的schema建表
使用 StructType 自定義schema
刪除表和判斷表是否存在
㈣ spark從hive數據倉庫中讀取的數據可以使用sparksql進行查詢嗎
1、為了讓Spark能夠連接到Hive的原有數據倉庫，我們需要將Hive中的hive-site.xml文件拷貝到Spark的conf目錄下，這樣就可以通過這個配置文件找到Hive的元數據以及數據存放。
在這里由於我的Spark是自動安裝和部署的，因此需要知道CDH將hive-site.xml放在哪裡。經過摸索。該文件默認所在的路徑是：/etc/hive/conf 下。
同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。
此時，如上所述，將對應的hive-site.xml拷貝到spark/conf目錄下即可
如果Hive的元數據存放在Mysql中，我們還需要准備好Mysql相關驅動，比如：mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar。
2、編寫測試代碼
val conf=new SparkConf().setAppName("Spark-Hive").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
//create hivecontext
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ") //這里需要注意數據的間隔符
sqlContext.sql("LOAD DATA INPATH '/user/liujiyu/spark/kv1.txt' INTO TABLE src ");
sqlContext.sql(" SELECT * FROM jn1").collect().foreach(println)
sc.stop()
3、下面列舉一下出現的問題：
（1）如果沒有將hive-site.xml拷貝到spark/conf目錄下，會出現：
分析：從錯誤提示上面就知道，spark無法知道hive的元數據的位置，所以就無法實例化對應的client。
解決的辦法就是必須將hive-site.xml拷貝到spark/conf目錄下
（2）測試代碼中沒有加sc.stop會出現如下錯誤：
ERROR scheler.LiveListenerBus: Listener EventLoggingListener threw an exception
java.lang.reflect.InvocationTargetException
在代碼最後一行添加sc.stop()解決了該問題。
㈤ 如何使用 Spark SQL
一、啟動方法
/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql --master spark://master:7077 --total-executor-cores 10 --executor-memory 1g --executor-cores 2
註：/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/為spark的安裝路徑
/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql –help 查看啟動選項
--master MASTER_URL 指定master url
--executor-memory MEM 每個executor的內存，默認為1G
--total-executor-cores NUM 所有executor的總核數
-e <quoted-query-string> 直接執行查詢SQL
-f <filename> 以文件方式批量執行SQL
二、Spark sql對hive支持的功能
1、查詢語句：SELECT GROUP BY ORDER BY CLUSTER BY SORT BY
2、hive操作運算：
1) 關系運算：= ==, <>, <, >, >=, <=
2) 算術運算：+, -, *, /, %
3) 邏輯運算：AND, &&, OR, ||
4) 復雜的數據結構
5) 數學函數：(sign, ln, cos, etc)
6) 字元串函數：
3、 UDF
4、 UDAF
5、 用戶定義的序列化格式
6、join操作：JOIN {LEFT|RIGHT|FULL} OUTER JOIN LEFT SEMI JOIN CROSS JOIN
7、 unions操作：
8、 子查詢： SELECT col FROM ( SELECT a + b AS col from t1) t2
9、Sampling
10、 Explain
11、 分區表
12、 視圖
13、 hive ddl功能：CREATE TABLE、CREATE TABLE AS SELECT、ALTER TABLE
14、 支持的數據類型：TINYINT SMALLINT INT BIGINT BOOLEAN FLOAT DOUBLE STRING BINARY TIMESTAMPDATE ARRAY MAP STRUCT
三、Spark sql 在客戶端編程方式進行查詢數據
1、啟動spark-shell
./spark-shell --master spark://master:7077 --total-executor-cores 10 --executor-memory 1g --executor-cores 2
2、編寫程序
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.json("../examples/src/main/resources/people.json")
查看所有數據：df.show()
查看錶結構：df.printSchema()
只看name列：df.select("name").show()
對數據運算：df.select(df("name"), df("age") + 1).show()
過濾數據：df.filter(df("age") > 21).show()
分組統計：df.groupBy("age").count().show()
1、查詢txt數據
import sqlContext.implicits._
case class Person(name: String, age: Int)
val people = sc.textFile("../examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
people.registerTempTable("people")
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
2、parquet文件
val df = sqlContext.read.load("../examples/src/main/resources/users.parquet")
3、hdfs文件
val df = sqlContext.read.load("hdfs://namenode.Hadoop:9000/user/hive/warehouse/spark_test.db/test_parquet/part-r-00001.gz.parquet")
4、保存查詢結果數據
val df = sqlContext.read.load("../examples/src/main/resources/users.parquet")
df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet「)
四、Spark sql性能調優
緩存數據表：sqlContext.cacheTable("tableName")
取消緩存表：sqlContext.uncacheTable("tableName")
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressedtrue當設置為true時，Spark SQL將為基於數據統計信息的每列自動選擇一個壓縮演算法。
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize10000柱狀緩存的批數據大小。更大的批數據可以提高內存的利用率以及壓縮效率，但有OOMs的風險